Через 5 лет ИИ будет сам находить и помечать фейки в интернете

Через 5 лет ИИ будет сам находить и помечать фейки в интернете

Через 5 лет ИИ будет сам находить и помечать фейки в интернете

Развитие технологий скоро приведет к тому, что ИИ будет сам искать и маркировать фейки в интернете. Горизонт планирования — 5-10 лет, предполагают эксперты. Сейчас исследователи работают над вычислением следов искусственного изменения контента и нейромаркетингом.

Перспективами обнаружения фейковых материалов с агентством ТАСС поделился руководитель рабочей группы Национальной технологической инициативы "Нейронет" Андрей Иващенко.

“Уже сейчас, — говорит эксперт, — есть большое количество технологий, автоматически распознающих различного рода "склейки" и монтаж в видеоматериалах”.

Текстовые анализаторы могут определить, написан ли текст одним человеком или разными людьми, что особенно востребовано при анализе комментариев в социальных сетях или отзывов на товары и услуги.

“Вполне вероятно, что через 5-10 лет мы будем заходить на сайт и сразу видеть отметки о фейковых материалах", — предполагает Иващенко.

Эксперт также считает, что сам интернет станет более адаптированным под потребности человека. Люди, например, смогут управлять операционной системой с помощью голосовых команд.

Разработчики "Нейронета" сейчас работают над развитием двух видов технологий, полезных для борьбы с фейками, рассказал Иващенко.

В первую категорию входят ИИ-системы, анализирующие текст, аудио, фото- и видеоизображения. Они позволяют вычислить следы искусственного изменения контента.

Второе направление — нейромаркетинг. В этом случае анализируются эмоциональные и поведенческие реакции человека с учетом биологической (невербальной) обратной связи — глазодвигательных, кожных реакций, температуры тела, ЭЭГ, ЭКГ, по которым можно определить истинные эмоции человека.

“Аналогичный принцип можно перенести на распознавание таких сигналов на видео. Например, следить за движением глаз, дыханием, положением тела", — объясняет эксперт.

Добавим, в конце февраля Роскомнадзор анонсировал запуск системы обнаружения информационных бомб “Вепрь”. Заработать она должна уже в этом году. Зимой запустили и другую систему со схожими целями. “Окулус” представляет собой автоматическую систему поиска запрещенного контента. Основная тематика поиска — экстремизм, наркотики, митинги, пропаганда ЛГБТ и военные фейки. К 2025 году “Окулус” обещают научить детально анализировать действия людей в интернете. “Вепрь” и “Окулус” должны войти в единую систему мониторинга информационного пространства.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru